专家:打造通用人工智能应知识与数据并重

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  新华社北京10月31日电(记者彭茜)目前,大数据驱动的人工智能在产业落地方面遇到诸多疑问图片。在31日开幕的2019北京智源大会上,相关专家学者提出,开发人工智能应正确处理过度依赖大数据,未来要更重视知识和经验的学习。

  中国科学院院士张钹在大会上说,训练人工智能主要依靠一种生活资源:一是数据;二是知识和经验,不得劲是常识。目前人工智能的成功应用多是基于大数据的层厚学习,但该辦法 一定程度占据 “不可靠、不可信、不安全、难推广”等缺点。

  张钹说,单纯靠数据驱动在一点应用场景下无法正确处理实际疑问图片,如在智能翻译领域,仅靠数据训练会产生重大错误。机器无法理解一点基本常识,像“你真行”的“行”,就会被机器认为与“人行道”的“行”同义。但是,打造通用人工智能,前要把数据跟知识和经验结合起来。

  他还认为,开发人工智能的目标并都在要做跟人类删剪一样的机器,而应当优势互补,开发在一点方面胜过人,在一点方面弱于人的机器,一点才可打造和谐的人机关系。

  美国加利福尼亚大学洛杉矶分校教授朱松纯在大会上说,目前人工智能的工作不得劲像“鹦鹉学舌”,只能单纯学习对话,而不理解内容。大数据、算力与层厚学习结合的人工智能模式在产业落地时暴露出一点疑问图片,如只能做特定的、人类过后定义的任务,只能做通用任务;前要海量数据,成本极高;模型不具有可解释性,人类无法理解其决策过程等。

  朱松纯介绍了以“大任务”为驱动的通用人工智能研究方向。他借鉴两岁前的婴幼儿以任务为中心,探索物理世界和获取社会常识的学习路径,增强了人工智能常识推理、举一反三的能力。团队开发出“眼所含活”的桌面机器人,可在茶杯空了后主动为人加水。

  本次大会由北京智源人工智能研究院主办,为期多日。来自美国斯坦福大学、英国曼彻斯特大学、清华大学、北京大学等机构的5000多位海内外人工智能专家就智能芯片、自然语言正确处理、人工智能伦理等议题展开讨论。

[ 责编:肖春芳 ]

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